सार:
सोनी इंटरएक्टिव एंटरटेनमेंट के एक नए प्रकट पेटेंट आवेदन से पता चलता है कि कंपनी एनपीसी और बॉस पात्रों को बनाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक के उपयोग का अध्ययन कर रही है जो स्वतंत्र रूप से सीख सकते हैं। पेटेंट को "वीडियो गेम सिस्टम के लिए एआई-अनुकूलित गैर-खिलाड़ी चरित्र गेम सिस्टम" कहा जाता है। इसकी मूल अवधारणा खेल पात्रों को खिलाड़ी के वास्तविक प्रदर्शन के आधार पर अपने व्यवहार पैटर्न को गतिशील रूप से समायोजित करने की अनुमति देना है।
पेटेंट विवरण के अनुसार, जब खिलाड़ी एनपीसी या बॉस से लड़ते हैं तो सिस्टम लगातार बड़ी मात्रा में गेम डेटा एकत्र करेगा, इस जानकारी को विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल में इनपुट करेगा, और फिर चरित्र व्यवहार को संशोधित करने के लिए विश्लेषण परिणामों का उपयोग करेगा।
पेटेंट द्वारा एकत्र किए गए डेटा की सीमा काफी व्यापक है। सिस्टम न केवल बॉस के हमले का सामना करते समय खिलाड़ी की प्रतिक्रिया की गति को रिकॉर्ड करेगा, बल्कि चकमा, ब्लॉक और पैरी की सफलता दर के साथ-साथ खिलाड़ी द्वारा उपयोग किए जाने वाले हथियारों, उपभोग्य सामग्रियों के प्रकार और असफल चुनौती के बाद पुनः प्रयास की संख्या को भी रिकॉर्ड करेगा। साथ ही, सिस्टम बॉस के स्वयं के आक्रमण पैटर्न का भी विश्लेषण करेगा और कौन सी चालें अक्सर खिलाड़ियों द्वारा सफलतापूर्वक टाली जाती हैं या उनका मुकाबला किया जाता है।
इसका मतलब यह है कि भविष्य में बॉस की लड़ाइयों को चलाने के लिए निश्चित स्क्रिप्ट पर निर्भर नहीं रहना पड़ेगा। यदि सिस्टम को पता चलता है कि खिलाड़ी हमेशा एक निश्चित हमले की कार्रवाई को आसानी से पहचान सकते हैं, तो बॉस धीरे-धीरे संबंधित चालों के उपयोग की आवृत्ति को कम कर सकता है और नए हमले संयोजन विकसित कर सकता है। इसके विपरीत, यदि खिलाड़ी किसी निश्चित लिंक में बार-बार गलतियाँ करता है, तो एआई अधिक व्यक्तिगत युद्ध अनुभव बनाने के लिए अपनी रणनीति को तदनुसार समायोजित कर सकता है।
यह ध्यान देने योग्य है कि पेटेंट में केवल युद्ध यांत्रिकी के अलावा और भी बहुत कुछ शामिल है। दस्तावेज़ में यह भी उल्लेख किया गया है कि एनपीसी की संवाद सामग्री, उपस्थिति और यहां तक कि आवाज की विशेषताएं खिलाड़ी के व्यवहार के अनुसार बदल सकती हैं, जिसमें स्वर और ध्वनि परिवर्तन जैसे विवरण शामिल हैं।
सोनी ने कहा कि इन बदलावों को गेम लॉन्च होने से पहले ही तैयार किया जा सकता है, खेल के दौरान वास्तविक समय में उत्पन्न किया जा सकता है, या विशिष्ट घटनाओं के बाद समायोजित भी किया जा सकता है। सबसे आकर्षक परिदृश्यों में से एक यह है कि बॉस लड़ाई के दौरान खिलाड़ियों की आदतों को सीखना और रणनीति बदलना जारी रख सकता है।
यदि इस तकनीक को अंततः व्यावहारिक उपयोग में लाया जाता है, तो इसका एक्शन गेम और कठिन गेम पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है। उदाहरण के तौर पर "सोल्स" गेम को लेते हुए, खिलाड़ियों को आमतौर पर बार-बार अभ्यास के माध्यम से बॉस की चालों को याद रखने और उनसे निपटने के लिए निश्चित तरीके खोजने की आवश्यकता होती है। नए एआई तंत्र के तहत, खिलाड़ियों के बढ़ने के साथ-साथ बॉस अपनी खेल शैली को बदलना जारी रख सकता है, जिससे पारंपरिक "बैकबोर्ड" रणनीति अब विश्वसनीय नहीं रह जाएगी।
हालाँकि, यह तकनीक अभी भी पेटेंट आवेदन चरण में है। हालाँकि दस्तावेज़ सार्वजनिक कर दिए गए हैं, सोनी को अभी तक आधिकारिक प्राधिकरण प्राप्त नहीं हुआ है और उसने यह घोषणा नहीं की है कि कोई भी गेम या हार्डवेयर उत्पाद सिस्टम का उपयोग करेगा।
उद्योग के अंदरूनी सूत्रों का कहना है कि बड़ी गेम कंपनियां हर साल बड़ी संख्या में पेटेंट आवेदन जमा करती हैं, जिनमें से कई को अंततः आधिकारिक उत्पादों में परिवर्तित नहीं किया जाएगा। बहरहाल, यह पेटेंट अभी भी गेम एआई के भविष्य के विकास के लिए सोनी की सोच की दिशा को प्रकट करता है, जो धीरे-धीरे एनपीसी और बॉस को पूर्व निर्धारित स्क्रिप्टेड भूमिकाओं से बुद्धिमान विरोधियों में विकसित करना है जो खिलाड़ी के व्यवहार को देख, सीख और अनुकूलित कर सकते हैं।
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